package cn.xdf.learn.leetcode.滑动窗口;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class 长度最小的子数组 {

    public static void main(String[] args) {
        int[] nums = {2, 3, 1, 2, 4, 3};
        长度最小的子数组 test = new 长度最小的子数组();
        System.out.println(test.minSubArrayLen(7, nums));
    }

    /**
     * 给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 target 。
     * <p>
     * 找出该数组中满足其和 ≥ target 的长度最小的 连续子数组 [numsl, numsl+1, ..., numsr-1, numsr] ，并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组，返回 0 。
     * <p>
     * 示例 1：
     * <p>
     * 输入：target = 7, nums = [2,3,1,2,4,3]
     * 输出：2
     * 解释：子数组 [4,3] 是该条件下的长度最小的子数组。
     * 示例 2：
     * <p>
     * 输入：target = 4, nums = [1,4,4]
     * 输出：1
     * 示例 3：
     * <p>
     * 输入：target = 11, nums = [1,1,1,1,1,1,1,1]
     * 输出：0
     * 提示：
     * <p>
     * 1 <= target <= 109
     * 1 <= nums.length <= 105
     * 1 <= nums[i] <= 105
     *
     * @param
     * @param nums
     * @return
     */

    public int minSubArrayLen4(int target, int[] nums) {

        int min = Integer.MAX_VALUE;
        List<Integer> queen = new ArrayList<>();

        int sum = 0;

        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {

            sum += nums[i];
            queen.add(0, nums[i]);
            while (sum >= target) {
                if (min > queen.size()) {
                    min = queen.size();
                }
                queen.remove(queen.size() - 1);
                sum -= nums[queen.size() - 1];
            }

        }
        if (min != Integer.MAX_VALUE) {
            return min;
        }


        return 0;
    }

    private int getSum(List<Integer> queen) {
        int sum = 0;
        for (Integer integer : queen) {
            sum += integer;
        }
        return sum;
    }


    public int minSubArrayLen3(int s, int[] nums) {


        // TODO: 2023/6/16 还有二分查找法
        int length = nums.length;
        int min = Integer.MAX_VALUE;
        int[] sums = new int[length + 1];
        for (int i = 1; i <= length; i++) {
            sums[i] = sums[i - 1] + nums[i - 1];
        }
        for (int i = 0; i <= length; i++) {
            int target = s + sums[i];
            int index = Arrays.binarySearch(sums, target);
            if (index < 0) index = ~index;
            if (index <= length) {
                min = Math.min(min, index - i);
            }
        }
        return min == Integer.MAX_VALUE ? 0 : min;


    }


    /**
     * @param s
     * @param nums
     * @return
     */
    public int minSubArrayLen1(int s, int[] nums) {
        // TODO: 2023/6/16 这个滑动窗口的解法太巧妙了，需要再看看
        int lo = 0, hi = 0, sum = 0, min = Integer.MAX_VALUE;
        while (hi < nums.length) {
            sum += nums[hi++];
            while (sum >= s) {
                min = Math.min(min, hi - lo);
                sum -= nums[lo++];
            }
        }
        return min == Integer.MAX_VALUE ? 0 : min;
    }


    /**
     * 暴力解法，不通过，超时
     *
     * @param target
     * @param nums
     * @return
     */
    public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {

        int min = Integer.MAX_VALUE;
        int sum = 0;
        //int i = 0;

        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            if (nums[i] >= target) {
                return 1;
            }

            sum = nums[i];
            for (int j = i + 1; j < nums.length; j++) {
                if (j - i + 1 > min ) {
                    break;
                }
                sum += nums[j];
                if (sum >= target) {
                    min = Math.min(min, j - i + 1);
                    break;
                }



            }

        }
        if (min == Integer.MAX_VALUE) {
            return 0;
        }
        return min;



    }

}
